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![[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 20차시
기본 정보
과정 소개
학습 대상
학습 목표
강의목차(총 20강)
-
1. 1. 파이썬 코드로 n-gram 구현하기 30분
2. 2. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(1) 20분
3. 3. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(2) 16분
4. 4. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(3) - 주의사항 및 여러가지 참고사항 15분
5. 5. 한국어 불용어 제거하기 11분
6. 6. Stemming(스테밍)이란 무엇이고 왜 필요한가 31분
7. 7. Stemmer를 사용한 어간 추출 27분
8. 8. PorterStemmer vs LancasterStemmer 어간 추출 비교 16분
9. 9. 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 11분
10. 10. 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 - 코드 실습 22분
11. 11. 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - LancasterStemmer 사용 - 코드 실습 8분
12. 12. lemmatization이란 무엇이고 단어의 기본형 또는 원형복원을 하는 방법 23분
13. 13. WordNetLemmatizer를 사용하여 단어의 기본형(표제어, 원형복원) 추출하기 22분
14. 14. WordNetLemmatizer에서 제대로 처리하지 못하는 단어들 5분
15. 15. 품사 정보를 제공하여 기본형(표제어) 추출 13분
16. 16. 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(1) 26분
17. 17. 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(2) 22분
18. 18. 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(3) 30분
19. 19. 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(4) 12분
20. 20. 구두점 제거 및 텍스트에서 비문자 빼고 문자만 출력하기 13분
